Специалисты Самарского государственного медицинского университета разработали два цифровых инструмента на основе искусственного интеллекта, которые помогают оценивать структуру сна и выявлять дыхательные нарушения.
Решения ориентированы на сомнологов, неврологов и специалистов функциональной диагностики, сообщили в пресс-службе вуза.
Первый прототип предназначен для автоматического обнаружения дыхательных нарушений по аудиозаписям. Программа анализирует мел-спектрограммы и формирует отчёты с ключевыми метриками, позволяя врачу быстро оценить характер нарушений. Это снижает объём рутинной работы и ускоряет первичный анализ.
Второй прототип автоматически расшифровывает данные полисомнографии и классифицирует стадии сна по электроэнцефалограмме. В его основе — модель глубокого обучения, которая обрабатывает сигналы ЭЭГ и распределяет каждые 30 секунд записи по соответствующей стадии. Такой подход имитирует логику врача, воспринимающего сон как непрерывный процесс, сообщает ТАСС.
Важная особенность разработки — возможность дообучать модель на данных конкретной клиники. Это позволяет адаптировать алгоритм под особенности пациентов и используемое оборудование, повышая точность диагностики.
Как отметил директор НИИ нейронаук СамГМУ Александр Захаров, комплексный подход создаёт основу для масштабируемого мониторинга качества сна: от ускоренной расшифровки исследований до контроля эффективности терапии. В перспективе решения могут быть внедрены в сомнологических центрах и телемедицинских сервисах, делая диагностику нарушений сна более доступной для пациентов.
